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GPT-4.1 Nano vs GLM 4.7 Flash：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

OpenAI: GPT-4.1 Nano 対 Z.ai: GLM 4.7 Flash

api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、OpenAI: GPT-4.1 Nano（$0.35 / 100万トークン (≈ ￥55)）とZ.ai: GLM 4.7 Flash（$0.21 / 100万トークン (≈ ￥34)）を並べて比較します。どちらも同じOpenAI互換APIで動作します。

仕様

	OpenAI: GPT-4.1 Nano	Z.ai: GLM 4.7 Flash
プロバイダー	OpenAI	Z.ai
入力	$0.35 / 100万トークン (≈ ￥55)	$0.21 / 100万トークン (≈ ￥34)
出力	$1.40 / 100万トークン (≈ ￥222)	$1.40 / 100万トークン (≈ ￥222)
キャッシュ読み取り	$0.11 / 100万トークン (≈ ￥17)	-
ウェブ検索	$35.00 / 1,000検索 (≈ ￥5,543)	-
コンテキストウィンドウ	1,047,576	200,000
最大出力	942,818	117,964
入力	image, text, file	text
出力	text	text
ツール呼び出し
構造化出力
推論の調整
追加日	2025/04/14	2026/01/19

主な違い

Z.ai: GLM 4.7 Flashは入力トークンが40%安くなっています。
OpenAI: GPT-4.1 Nanoは5.2倍長いコンテキスト（1,047,576トークン）を読み取れます。
推論の強度の調整に対応しているのはZ.ai: GLM 4.7 Flashだけです。
入力1,000トークン・出力500トークンのリクエストの費用は、OpenAI: GPT-4.1 Nanoで$0.00105、Z.ai: GLM 4.7 Flashで$0.000912です。

詳しく見る

OpenAI: GPT-4.1 Nano は OpenAI によって作られており、Z.ai: GLM 4.7 Flash は Z.ai によって作られています。どちらもテキスト生成モデルなので、同じ広いカテゴリに属し、同じ種類の作業を対象としています。すなわち、チャット補完、抽出、分類、要約、ツール駆動のフローです。実用上の主な違いは、それぞれの由来と、各プロバイダーが何を最適化しているかにあり、OpenAI のモデルは GPT-4.1 ファミリーの系譜に、Z.ai のモデルは GLM 系に依拠しています。

構造上の最大の違いはコンテキストウィンドウです。GPT-4.1 Nano は最大 1,047,576 トークンを受け付けます。これは GLM 4.7 Flash が受け付ける 200,000 トークンのおよそ 5 倍です。これは、長い文書、大規模なコードベース、長い会話履歴を 1 回の呼び出しで投入する場合に重要です。モダリティも異なります。GPT-4.1 Nano は画像、テキスト、ファイルの入力を受け付けてテキストを返しますが、GLM 4.7 Flash はテキストのみを受け付けてテキストを返します。入力に画像やファイルが含まれる場合、この 2 つのうち直接使えるのは片方だけです。推論については、推論動作を公開しているのは GLM 4.7 Flash であり、そのパラメータ一覧には reasoning と include_reasoning が含まれていますが、GPT-4.1 Nano には記載されていません。価格については、入力では GLM 4.7 Flash の方が安い選択肢であり、出力価格は両者でほぼ同じです。現在の数値については、このページのライブ価格表を確認してください。

ほとんどの日常的なタスクでは、選択は入力の形とコンテキストサイズで決まります。スクリーンショット、PDF、その他のファイルを送信する場合、またはプロンプトが定期的に数十万トークンに達する場合は、GPT-4.1 Nano が自然な選択です。これは 2 つのうち、それらのモダリティを受け付ける唯一のモデルであり、より大きなウィンドウを持つ唯一のモデルだからです。入力がプレーンテキストで、200,000 トークン以内に余裕をもって収まる場合は、GLM 4.7 Flash が妥当なデフォルトです。特に、推論出力や、top_k、min_p、repetition_penalty、logit_bias、logprobs など、それが公開している追加のサンプリング制御を求める場合に適しています。どちらも tools、tool_choice、structured_outputs、response_format をサポートしているため、関数呼び出しと JSON 形式の出力はどちら側でも利用できます。

どちらのモデルも api14 経由で呼び出す方法は同じです。API が OpenAI 互換だからです。クライアントを api14 のベース URL に向け、api14 のキーを使い、model フィールドを使用したい id に設定します。両者の切り替えは 1 行の変更です。OpenAI のモデルには openai/gpt-4.1-nano を、Z.ai のモデルには z-ai/glm-4.7-flash を使います。リクエストとレスポンスの形は同じままなので、choices[0].message.content を読む既存のコードはそのまま動作し続けます。注意すべき点が 1 つあり、それはパラメータです。GPT-4.1 Nano は max_completion_tokens を使い、GLM 4.7 Flash は max_tokens を使うため、トークン制限を設定する場合は切り替え時にそのフィールドを調整してください。

それでももう一方のモデルが勝つケースはあります。推論トレースや細かいサンプリング制御が必要な場合は、テキストがそのウィンドウに収まる場合でも GLM 4.7 Flash の方が適しています。画像やファイルの入力、または非常に大きなコンテキストが必要な場合は、入力価格が高いとしても GPT-4.1 Nano の方が適しています。実際に持っている入力と実際に必要な出力動作に基づいて選び、残った同点はライブ価格表で決めてください。

文字列1つで切り替え

どちらのモデルも同じエンドポイントとリクエスト形式を使います。modelの値を"openai/gpt-4.1-nano"から"z-ai/glm-4.7-flash"に変えるだけで、プロンプト、ストリーミング、ツールはそのまま動きます。

OpenAI: GPT-4.1 Nanoの詳細とプレイグラウンド →Z.ai: GLM 4.7 Flashの詳細とプレイグラウンド →

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "z-ai/glm-4.7-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

OpenAI: GPT-4.1 Nano 対 Z.ai: GLM 4.7 Flash

仕様

主な違い

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